Correlation rules: analisi di una tecnica di data mining e sua applicazione ai sistemi di telecomunicazione

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12 Pulizia Integrazione Selezione Trasformazione Data Mining Val utazi one Presentazione Pulizia dei dati, per rimuovere il rumore di fondo o i dati i rri l evanti Integrazione dei dati, in cui sorgenti di dati multiple vengono unite Selezione dei dati, per mantenere solo quelli rilevanti ai fini dell'analisi da effettuare Trasformazione dei dati , dove i dati vengono consolidati o normalizzati per predisporli all'analisi con tools di Data Mining Data Mining vero e proprio Valutazione dei pattern estratti, per identificare i pattern veramente interessanti che rappresentano conoscenza, basandosi su qualche misura di interesse Presentazione della conoscenza estratta in forme facilmente comprensibili ed interpretabili dall'utente, (eventualmente impiegando tools grafici di visualizzazione) Figura 1: Il processo di Knowledge Discovery � importante evidenziare come, secondo questo punto di vista, il Data Mining � solo una fase di tutto il processo di knowledge discovery (anche se spesso i termini Data Mining e KDD, Knowledge Discovery in Databases, vengono confusi), bench� sia una fase essenziale, quella in cui viene fatta �venire a galla� l�informazione nascosta nei dati. I prossimi paragrafi verranno dedicati ad una introduzione alle principali tecniche di Data Mining e ai principali tipi di pattern che da queste tecniche possono essere estratti.

Anteprima della Tesi di Paolo Salvan

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Tesi di Laurea

Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali

Autore: Paolo Salvan Contatta »

Composta da 97 pagine.

 

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